Module
Contenu
Index 🔎︎

# Fonction PREVISION.ETS.STAT.MULT

Renvoie la ou les valeurs statistiques qui sont le résultat des algorithmes ETS/EDS.

Le lissage exponentiel est une méthode de lissage des valeurs réelles dans les séries de temps afin de prévoir les futures valeurs probables.

Le lissage triple exponentiel (ETS) est un jeu d'algorithmes dans lequel à la fois tendance et influences (de saison) périodiques sont traitées. Le double lissage exponentiel (EDS) est un algorithme comme ETS, mais sans les influences périodiques. EDS produit des prévisions linéaires.

Voir l'article Wikipedia sur les algorithmes de lissage exponentiel pour plus d'information.

PREVISION.ETS.STAT.MULT calcule avec le modèle

prévision = (valeur_base + tendance * ∆x) * aberration_périodique.

### Syntaxe

PREVISION.ETS.STAT.MULT (valeurs; chronologie; type_stat; [durée]; [complétion_données]; [groupement])

valeurs (obligatoire) : une matrice numérique ou une plage. Les valeurs sont des valeurs historiques pour lesquelles vous voulez prévoir les prochains points.

chronologie (obligatoire) : une matrice numérique ou une plage. La plage chronologique (valeur-x) pour les valeurs historiques.

La chronologie n'a pas à être triée, la fonction la triera pour son propre calcul.
Les valeurs de la chronologie doivent avoir une progression régulière entre elles.
Si une progression constante ne peut pas être identifiée dans la chronologie triée, la fonction renvoie l'erreur #NUM!.
Si les plages de la chronologie et des valeurs historiques n'ont pas la même taille, la fonction renvoie l'erreur #N/A.
Si la chronologie contient moins de 2 périodes de données, la fonction renvoie l'erreur #VALEUR!

type_stat (obligatoire) : une valeur numérique de 1 à 9. Une valeur indiquant quelle statistique va être renvoyée pour les valeurs données et la plage x.

Les statistiques suivant peuvent être renvoyées :

type_stat | Statistiques
1 | Paramètre de lissage alpha pour l'algorithme ETS (base)
2 | Paramètre de lissage gamma pour l'algorithme ETS (tendance)
3 | Paramètre de lissage bêta pour l'algorithme ETS (déviation périodique)
4 | Échelle d'erreur absolue moyenne (MASE) - une mesure de la précision des prévisions.
5 | Pourcentage d'erreur absolue de la moyenne symétrique (SMAPE) - une mesure de la précision basée sur les erreurs de pourcentage.
6 | Moyenne d'erreur absolue (MAE) - une mesure de la précision des prévisions.
7 | Erreur quadratique moyenne (RMSE) - une mesure de la différences entre les valeurs prédites et celles observées.
8 | Taille des pas détectés dans la chronologie (plage x). Quand une taille de pas en mois/trimestres/années est détectée, la taille de pas en mois, sinon la taille de pas est en jours en cas de chronologie de date (heure) et numérique dans les autres cas.
9 | Nombre d'échantillons par période - c'est la même chose que l'argument longueur_période, ou le nombre calculé dans le cas où l'argument longueur_période est 1.

longueur_période (facultatif) : une valeur numérique >=0, par défaut c'est 1. Un entier positif indiquant le nombre d'échantillons dans une période.

Une valeur de 1 indique que Calc va déterminer le nombre d'échantillons dans une période automatiquement.
Une valeur de 0 indique aucun effet périodique, une prévision est calculée avec l'algorithme EDS.
Pour toutes les autres valeurs positives, les prévisions sont calculées avec les algorithmes ETS.
Pour les valeurs qui ne sont pas un nombre entier positif, les fonctions renvoient l'erreur #NUM!.

complétion_données (facultatif) : une valeur logique VRAI ou FAUX, une valeur numérique 1 ou 0, par défaut c'est 1 (VRAI). Une valeur de 0 (FAUX) ajoute les points de données manquants avec 0 comme valeur historique. Une valeur de 1 (VRAI) ajoute les points manquants en interpolant avec les points de données voisins.

Si la chronologie nécessite une étape constante entre les points de données, cette fonction prend en charge jusqu'à 30% de points de données maquant et ajoute ces points de données.

groupement (facultatif) : une valeur numérique de 1 à 7, paramétrée sur 1 par défaut. Le paramètre groupement indique quelle méthode doit être utilisée pour grouper des valeurs de temps identiques :

Agrégation | Fonction
1 | MOYENNE
2 | NB
3 | NBVAL
4 | MAX
5 | MEDIANE
6 | MIN
7 | SOMME

Bien que la chronologie requiert un écart constant entre deux points de données, les fonctions agrégerons de points multiples qui ont le même horodatage.

## Exemples

Le tableau ci-dessous contient une chronologie et ses valeurs associées :

| A | B
1 | Chronologie | Valeurs
2 | 01/2013 | 112
3 | 02/2013 | 118
4 | 03/2013 | 132
5 | 04/2013 | 100
6 | 05/2013 | 121
7 | 06/2013 | 135
8 | 07/2013 | 148
9 | 08/2013 | 148
10 | 09/2013 | 136
11 | 10/2013 | 119
12 | 11/2013 | 104
13 | 12/2013 | 118

=PREVISION.ETS.STAT.MULT(valeurs;chronologie;5;1;VRAI();1)

Renvoie 0,084073452803966, les statistiques multiplicatives basées sur les plages nommées valeurs et chronologie ci-dessus, avec une moyenne symétrique d'erreur en pourcentage absolu (SMAPE), un échantillon par période, aucune données manquantes et MOYENNE comme agrégation.

=PREVISION.ETS.STAT.MULT(valeurs;chronologie;7;1;VRAI();7)

Renvoie 15,8372533480997, les statistiques multiplicatives basées sur les plages nommées valeurs et chronologie ci-dessus, avec la moyenne racine d'erreur quadratique, aucune données manquantes, et SOMME comme agrégation.

Rubriques connexes

Voir aussi : PREVISION.ETS.ADD, PREVISION.ETS.MULT, PREVISION.ETS.STAT.ADD, PREVISION.ETS.PI.ADD, PREVISION.ETS.PI.MULT, PREVISION.ETS.CARACTERESAISONNIER, PREVISION, PREVISION.LINEAIRE